2025-01-08

인류가 발명한 인공지능의 발전 역사를 통해서 빠르게 변화하는 미래에 인류의 생존과 번영을 위한 올바른 방향과 대비책을 준비해야 할 것입니다.

인공지능의 역사

1943년 Warren McCulloch와 Walter Pitts는 인공 뉴런 모델을 만들어 신경망 이론의 토대를 마련했습니다.

1950년 영국 수학자 앨런 튜링(Alan Turing)은 자신의 논문 “계산 기계와 지능”에서 인공 지능을 “인간이 할 수 있는 모든 작업을 수행할 수 있는 기계”로 정의했습니다. 튜링의 논문은 인공 지능 연구의 출발점이 되었습니다.
또한 앨런 튜링(Alan Turing)은 지능적인 행동을 보이는 기계의 능력을 측정하는 방법으로 “Turing Test”를 소개합니다.

1956년 미국 다트머스 대학교에서 개최된 다트머스 여름 인공 지능 회의는 인공 지능 연구의 첫 번째 국제 회의였습니다. 이 회의에서 인공 지능의 개념이 처음으로 정립되었으며, 이후 인공 지능 연구는 급속하게 발전했습니다.

1956년 John McCarthy는 “Artificial Intelligence”라는 용어가 만들어지고 AI 분야가 확립되는 Dartmouth Conference를 조직합니다.
1958년 John McCarthy는 AI 연구에서 두드러진 언어가 된 Lisp 프로그래밍 언어를 개발합니다.

1960년대에는 인공 지능 연구의 황금기였습니다. 이 시기에는 인공 지능의 기초가 되는 인공 신경망, 머신 러닝, 자연어 처리 등 다양한 기술이 개발되었습니다.
1966년 인공 지능이 체스 게임에서 인간을 이기는 최초의 사건이 발생했습니다.
1966년 “딥 러닝”의 개념은 Alexey Ivakhnenko와 Valentin L. Nepomnyashchiy가 소개했습니다.
1969년 Stanford Research Institute에서 개발한 Shaky the Robot은 컴퓨터 비전과 행동 계획 능력을 갖춘 최초의 AI 시스템 중 하나입니다.

1970년대에는 인공 지능 연구가 한계에 부딪혔습니다. 인공 지능은 인간의 지능을 모방하는 데 어려움을 겪었고, 인공 지능 연구는 주춤했습니다.
1974년 MYCIN 시스템은 Stanford에서 개발되어 의료 진단에서 전문가 시스템의 잠재력을 보여줍니다.

1980년대에는 인공 지능 연구가 다시 활성화되었습니다. 컴퓨터의 성능이 향상되면서 인공 지능 연구가 다시 활기를 띠었습니다.
1980년 AI는 다양한 지식 기반 전문가 시스템 개발로 이어지는 상당한 자금과 관심을 경험합니다.
1985년 신경망 훈련을 위한 핵심 알고리즘인 역전파는 Rumelhart, Hinton 및 Williams에 의해 재발견되고 대중화되었습니다.
1989년 인공 지능이 드래곤백 체스 챔피언을 이기는 최초의 사건이 발생했습니다.

1990년대에는 인공 지능 연구가 폭발적으로 성장했습니다. 인공 지능은 다양한 분야에서 인간의 지능을 뛰어넘는 성능을 발휘했습니다.
1997년 IBM의 Deep Blue가 세계 체스 챔피언인 Garry Kasparov를 6 게임 경기에서 물리치며 인공 지능이 세계 체스 챔피언을 이기는 최초의 사건이 발생했습니다.

2000년대에는 인공 지능 연구가 더욱 발전했습니다. 인공 지능은 자연어 처리 및 기계 학습 기술의 발전과, 의료, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 인간의 지능을 대체하기 시작했습니다.
2004년: SRI International의 DARPA Grand Challenge에서 Stanley가 자율주행 자동차로 우승했습니다.
2006년: IBM의 Watson이 미국의 유명 퀴즈쇼인 Jeopardy!에서 인간 챔피언을 2-0으로 꺾고 우승했습니다.
2009년: Google의 Street View가 출시되어 세계 곳곳의 거리를 360도 사진으로 보여주었습니다.

2010년대에는 인공지능의 화려한 복귀의 시대가 열렸다고 할 만큼 수많은 인공지능관련 기술과 이벤트가 발표되었습니다.
2011년 IBM의 Watson은 퀴즈 쇼 “Jeopardy!”에서 인간 챔피언을 물리치고 AI의 자연어 이해 능력을 보여줍니다.
2012년 딥 러닝은 AlexNet이 기존의 컴퓨터 비전 방법을 능가하는 ImageNet 경쟁에서 획기적인 성과를 거두면서 두각을 나타내고 있습니다.
2014년 Google의 DeepMind는 여러 Atari 2600 비디오 게임을 플레이하는 방법을 학습하는 딥 강화 학습 알고리즘인 DQN을 개발합니다.
2014년 아마존은 생성형 인공지능 “알렉사”를 개발하고 인공지능 스피커를 5억대이상 판매함
2016년 DeepMind가 개발한 AI 시스템인 알파고는 한국의 세계 챔피언 바둑 선수 이세돌을 물리치고 복잡한 전략 게임인 바둑에서 인간을 능가하는 인공지능의 능력을 보여주며 놀라움과 우려를 제기하였습니다.
2017년 AlphaGo Zero는 인간의 데이터 없이 혼자 플레이하는 방식으로 학습함으로써 AlphaGo의 능력을 능가합니다.
2018년 OpenAI는 일관된 사람과 같은 텍스트를 생성할 수 있는 모델인 GPT(Generative Pre-trained Transformer)를 도입합니다.

2020년대에는 인공 지능이 지속적인 발전과 윤리적 고려를 통해 자율주행 자동차, 로봇, 음성 인식 등 다양한 분야에서 인간의 일상을 변화시키고 있습니다.

인공지능의 현재

2022년 11월 OpenAI사는 생성형 인공지능 ChatGPT-3.5버전 웹서비스 출시함
2023년 2월 Google 생성형 인공지능 서비스 “Bard”를 발표
2023년 2월 마이크로소프트 인공지능 검색엔진 “Bing Chat” 발표

미국의 유명한 생성형 인공지능 : 애플사 시리, 아마존 알렉사, IBM의 Watson,

한국의 유명한 생성형 인공지능: 삼성전자 빅스비, 네이버 클로버, 카카오 칼로

생성형 인공지능관련 산업의 재탄생 수준의 혁명이 일어나고 있으며 각 국가 마다 인공지능 관련 기업이 폭발적으로 신규창업 및 사업전환을 하고있습니다.

한국의 인공지능 관련 상장된 주식회사가 수십개 회사가 존재하며 미국, 유럽등 전세계적으로는 수천개 회사가 존재합니다.

네이버 증권 인공지능 테마 관련주 참조

인공지능 관련테마주: https://finance.naver.com/sise/sise_group_detail.naver?type=theme&no=99

Chat GPT 관련테마주 :https://finance.naver.com/sise/sise_group_detail.naver?type=theme&no=529

인공지능의 미래

자율주행 자동차: AI를 기반으로 한 자율주행 자동차는 운전자의 개입 없이 스스로 운전할 수 있습니다. 이는 교통사고를 줄이고 교통 체증을 해소하는 데 도움이 될 것입니다.
로봇: AI를 기반으로 한 로봇은 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이는 생산성을 높이고 작업자의 안전을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.
의료 진단: AI를 기반으로 한 의료 진단 시스템은 의사의 진단을 보조하여 보다 정확한 진단을 내릴 수 있습니다. 이는 환자의 치료 결과를 개선하는 데 도움이 될 것입니다.
교육: AI를 기반으로 한 교육 시스템은 학생들의 학습 수준을 파악하고 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이는 학생들의 학습 효율을 높이는 데 도움이 될 것입니다.
고객 서비스: AI를 기반으로 한 고객 서비스 시스템은 고객의 질문에 24시간 365일 응답할 수 있습니다. 이는 고객 만족도를 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 될 것입니다.

결론: 미래준비

변화의 속도가 점점 빨라지는 인공지능의 역사를 통해서 미래에 인류의 생존과 번영을 위해 사회적 윤리의식과 공동의 대책을 통해서 악의적인 인공지능의 사용과 인공지능 폭주로 인한 문제점을 미리 대비해야 할것입니다.

감사합니다.

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